【摘 要】
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数字图像是现代生活中最重要的信息载体之一.由于它会产生大量的数据,因此对于图像的压缩存储一直是人们的热点研究课题.为了更好地处理并非供主观观察而是供高精度分析的各
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数字图像是现代生活中最重要的信息载体之一.由于它会产生大量的数据,因此对于图像的压缩存储一直是人们的热点研究课题.为了更好地处理并非供主观观察而是供高精度分析的各类图像的压缩问题,国际标准化组织ISO JBIG/JPEG委员会于1994年在全球范围内广泛征集有误差范围限制的各种无损压缩方案.CALIC就是应征的目前公认的性能最优的无损/准无损图像压缩算法之一.该论文就是在CALIC的算法基础之上寻求进一步提高图像压缩效率的途径.首先,在原有的预测编码基础上提出了一种动态的误差修正方法,使得预测值更接近于原始的图像灰度值.这样就会使真实值与预测值之间的差值处于零附近,从而有效地减少输出码本数,达到提高压缩效率的目的.其次,利用多阶条件熵远小于一阶熵的原理,在基于上下文的条件下,将余差送入相应的熵编码器进行编码,在实现自适应的概率建模后,改进的熵编码器能更快、更准确地与压缩图像的概率分布相匹配,从而有效地降低编码冗余.通过实验验证,该论文的算法相比原CALIC算法在比特数、峰值信噪比方面均有一定程度的改善.
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